10 FAQ pelabelan data teratas

Ini adalah TOP 10 Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ) tentang Pelabelan Data

Setiap Insinyur ML ingin mengembangkan model AI yang andal dan akurat. Data ilmuwan menghabiskan hampir 80% waktu mereka memberi label dan menambah data. Itu sebabnya performa model bergantung pada kualitas data yang digunakan untuk melatihnya.

Karena kami telah memenuhi beragam kebutuhan proyek AI bisnis, kami menemukan beberapa pertanyaan yang sering ditanyakan oleh klien bisnis kami atau memerlukan kejelasan. Jadi, kami memutuskan untuk memberikan referensi siap pakai tentang bagaimana tim ahli kami mengembangkan data pelatihan standar emas untuk melatih model ML secara akurat.

Sebelum kita menavigasi FAQ, mari kita meletakkan beberapa dasar-dasar pelabelan data dan pentingnya.

Apa itu Pelabelan Data?

Pelabelan data adalah langkah pra-pemrosesan pelabelan atau penandaan data, seperti gambar, audio, atau video, untuk membantu model ML dan memungkinkan mereka untuk membuat prediksi yang akurat.

Pelabelan data tidak perlu dibatasi pada tahap awal pengembangan model pembelajaran mesin tetapi dapat berlanjut setelah penerapan untuk lebih meningkatkan akurasi prediksi.

Pentingnya Pelabelan Data

Anotasi data Memberi label pada data berdasarkan kelas objek, model ML dilatih untuk mengidentifikasi kelas objek yang serupa – tanpa penandaan data - selama produksi.

Pelabelan data adalah langkah pra-pemrosesan penting yang membantu membangun model akurat yang dapat dengan andal memahami lingkungan dunia nyata. Kumpulan data yang diberi label secara akurat memastikan prediksi yang tepat dan algoritme berkualitas tinggi.

Pertanyaan yang sering diajukan

Di sini, seperti yang dijanjikan, adalah referensi siap pakai untuk semua pertanyaan yang mungkin Anda miliki dan kesalahan yang bisa kamu hindari selama setiap tahap siklus hidup pengembangan.

  1. Bagaimana Anda memahami data?

    Sebagai sebuah bisnis, Anda mungkin telah mengumpulkan sejumlah besar data, dan sekarang Anda ingin – semoga – mengekstrak wawasan utama atau informasi berharga dari data tersebut.

    Namun, tanpa pemahaman yang jelas tentang persyaratan proyek atau tujuan bisnis Anda, Anda tidak akan dapat menggunakan data pelatihan secara praktis. Jadi, jangan mulai memilah-milah data Anda untuk menemukan pola atau makna. Sebaliknya, masuklah dengan tujuan yang pasti agar Anda tidak menemukan solusi untuk masalah yang salah.

  2. Apakah data pelatihan merupakan perwakilan yang baik dari data produksi? Jika tidak, bagaimana cara mengidentifikasinya?

    Meskipun Anda mungkin tidak mempertimbangkannya, data berlabel tempat Anda melatih model Anda bisa sangat berbeda dari lingkungan produksi.

    Bagaimana cara mengidentifikasi? Cari tanda-tandanya. Model Anda berkinerja baik di lingkungan pengujian dan sangat kurang selama produksi.

    Solusi?

    Sentuh dasar dengan pakar bisnis atau domain untuk memahami persyaratan yang tepat secara akurat.

Mari diskusikan persyaratan anotasi data Anda hari ini.

  1. Bagaimana cara mengurangi bias?

    Satu-satunya solusi untuk mengurangi bias adalah menjadi proaktif dalam menghilangkan bias sebelum dimasukkan ke dalam model Anda.

    Bias data bisa dalam bentuk apa pun – mulai dari kumpulan data yang tidak representatif hingga masalah dengan loop umpan balik. Menjaga diri Anda mengikuti perkembangan terbaru dan menetapkan standar proses dan kerangka kerja yang kuat sangat penting untuk melawan berbagai bentuk bias.

  2. Bagaimana cara memprioritaskan proses anotasi data pelatihan saya?

    Ini adalah salah satu pertanyaan paling umum yang kami ajukan – bagian mana dari kumpulan data yang harus kami prioritaskan saat membuat anotasi? Ini adalah pertanyaan yang valid, terutama ketika Anda memiliki kumpulan data yang besar. Anda tidak perlu membuat anotasi di seluruh rangkaian.

    Anda dapat menggunakan teknik lanjutan yang membantu Anda memilih bagian tertentu dari kumpulan data dan mengelompokkannya sehingga Anda hanya mengirim subset data yang diperlukan untuk anotasi. Dengan cara ini, Anda dapat mengirimkan informasi paling penting tentang kesuksesan model Anda.

  3. Bagaimana cara mengatasi kasus luar biasa?

    Menangani kasus luar biasa mungkin sulit bagi setiap model ML. Meskipun modelnya mungkin bekerja secara teknis, itu mungkin tidak memotong kesepakatan dalam hal melayani kebutuhan bisnis Anda.

    Pelabelan data Meskipun model deteksi kendaraan dapat mengidentifikasi kendaraan, model tersebut mungkin tidak dapat membedakan berbagai jenis kendaraan dengan andal. Misalnya – mengenali ambulans dari jenis van lainnya. Hanya ketika model dapat diandalkan untuk mengidentifikasi model tertentu, algoritme deteksi kendaraan dapat menentukan kode keselamatan.

    Untuk mengatasi tantangan ini, memiliki manusia dalam lingkaran umpan balik dan pembelajaran yang diawasi sangat penting. Solusinya terletak pada penggunaan pencarian kesamaan dan pemfilteran melalui seluruh dataset untuk mengumpulkan gambar yang serupa. Dengan ini, Anda dapat fokus pada anotasi hanya subset dari gambar serupa dan menyempurnakannya menggunakan metode human-in-the-loop.

  4. Apakah ada label khusus yang perlu saya ketahui?

    Meskipun Anda mungkin tergoda untuk memberikan pelabelan yang paling berorientasi pada detail untuk gambar Anda, itu mungkin tidak selalu diperlukan atau ideal. Banyaknya waktu dan biaya yang diperlukan untuk memberikan setiap gambar tingkat perincian yang terperinci dan presisi sulit dicapai.

    Menjadi terlalu preskriptif atau meminta presisi tertinggi dalam anotasi data disarankan saat Anda memiliki kejelasan tentang persyaratan model.

  5. Bagaimana Anda memperhitungkan kasus tepi?

    Perhitungkan kasus tepi saat menyiapkan strategi anotasi data Anda. Namun, pertama-tama, Anda harus memahami bahwa tidak mungkin mengantisipasi setiap kasus tepi yang mungkin Anda temui. Sebagai gantinya, Anda dapat memilih rentang variabilitas dan strategi yang dapat menemukan kasus tepi saat dan saat muncul dan mengatasinya tepat waktu.

  6. Dengan cara apa saya dapat mengelola ambiguitas data?

    Ambiguitas dalam kumpulan data cukup umum, dan Anda harus tahu cara mengatasinya untuk anotasi yang akurat. Misalnya, gambar apel setengah matang dapat diberi label sebagai apel hijau atau apel merah.

    Kunci untuk memecahkan ambiguitas tersebut memiliki instruksi yang jelas dari awal. Pertama, pastikan komunikasi yang konstan antara annotator dan ahli materi pelajaran. Memiliki aturan standar dengan mengantisipasi ambiguitas tersebut dan menetapkan standar yang dapat diterapkan di seluruh angkatan kerja.

  7. Apakah ada cara untuk meningkatkan kinerja model dalam produksi?

    Karena lingkungan pengujian dan data produksi berbeda, pasti ada penyimpangan dalam kinerja setelah beberapa waktu. Anda tidak dapat mengharapkan seorang model untuk mempelajari hal-hal yang tidak dipelajarinya selama pelatihan.

    Cobalah untuk menjaga agar data pengujian selaras dengan data produksi yang berubah. Misalnya, latih kembali model Anda, libatkan pemberi label manusia, menyempurnakan data dengan skenario yang lebih akurat dan representatif, serta menguji ulang dan menggunakannya dalam produksi.

  8. Siapa yang harus saya dekati untuk penjelasan saya tentang kebutuhan data pelatihan?

    Setiap bisnis memiliki sesuatu untuk diperoleh dari mengembangkan model ML. Tidak setiap badan usaha dilengkapi dengan pengetahuan teknis atau ahli tim pelabelan data untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang berharga. Anda harus dapat menggunakannya untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.

Meskipun ada beberapa aspek, Anda mungkin mencari mitra pelatihan data, keandalan, pengalaman, dan pengetahuan subjek adalah beberapa dari tiga poin teratas yang perlu diingat. Pertimbangkan ini sebelum mencari penyedia layanan pihak ketiga yang andal.

Memimpin daftar penyedia layanan pelabelan data yang akurat dan andal adalah Shaip. Kami menggunakan analitik tingkat lanjut, tim berpengalaman, dan pakar materi pelajaran untuk semua pelabelan Anda dan anotasi data kebutuhan. Selain itu, kami mengikuti prosedur standar yang telah membantu kami mengembangkan proyek anotasi dan pelabelan kelas atas untuk bisnis terkemuka.

sosial Share